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OpenAs tiefe Forschung: Ein Game-Changer für KI-Forschung
OpenAI hat Deep Research für alle Chatgpt Plus -Abonnenten ausgelöst und verspricht einen signifikanten Anstieg der Forschungseffizienz. Nachdem ich ähnliche Merkmale von Wettbewerbern wie Gemini, Grok 3 und Verwirrung getestet habe, kann ich die tiefe Forschung von OpenAI zuversichtlich als überlegene Option erklären. Dieser Blog befasst sich mit seinen Funktionen.
Inhaltsverzeichnis
Was ist der tiefe Forschungsmodus?
Deep Research ist ein fortschrittliches KI-Modell für eingehende Internetforschung. Im Gegensatz zu Modellen, die schnelle Antworten anbieten, untersucht es sorgfältig Abfragen und verbringt bis zu 30 Minuten oder mehr pro Anfrage. Dies ermöglicht es, große Mengen an Informationen zu synthetisieren und detaillierte, gut zitierte Berichte zu generieren, die mit denen der menschlichen Analysten konkurrieren.
Schlüsselmerkmale des Deep -Forschungsmodus
Wie tief die Forschung funktioniert
Deep Research nutzt eine raffinierte Version des bevorstehenden O3 -Argumentationsmodells von OpenAI. Nutzung von End-to-End-Verstärkungslernen bei herausfordernden Browser- und Argumentationsaufgaben plant und führt mehrstufige Forschungsprozesse aus. Es kann benutzerbezogene Dateien verarbeiten, Berechnungen durchführen, Bilder und Diagramme erstellen und diese Elemente nahtlos in seine endgültige Antwort integrieren. Entscheidend ist, dass es Zitate für Quellen bereitstellt, um die Genauigkeit und Überprüfbarkeit zu gewährleisten.
Deep Research erzielte die letzte Prüfung der Humanity, eine Benchmark des Zentrums für KI -Sicherheits- und Skala -AI -Bewertung von Fachkenntnissen in verschiedenen Bereichen. Die Genauigkeit von 26,6% stellte einen neuen Rekord auf, das seine fortschrittlichen Argumentations- und Forschungsfähigkeiten hervorhebt.
Model | Accuracy (%) |
---|---|
GPT-4o | 3.3 |
Grok-2 | 3.8 |
Claude 3.5 Sonnet | 4.3 |
Gemini Thinking | 6.2 |
OpenAI o1 | 9.1 |
DeepSeek-R1* | 9.4 |
OpenAI o3-mini (medium)* | 10.5 |
OpenAI o3-mini (high)* | 13.0 |
OpenAI deep research** | 26.6 |
* Modell ist nicht multi-modal und in Text-Nur-Subset ausgewertet.
** Mit Browser Python Tools
Tiefe Forschung erzielte die Top -Leistung in Gaia und demonstrierte die Funktionen für überlegene Argumentation und komplexe Aufgabenausführung weiter. Interne Bewertungen haben auch gezeigt
Zugriff auf den tiefen Forschungsmodus
Deep Research steht Chatgpt Plus und Pro -Abonnenten zur Verfügung. Öffnen Sie einfach einen neuen Chat, lokalisieren Sie die "Deep Research" -Kone und beginnen Sie.
Tiefe Forschung in Aktion
Hier sind Beispiele, in denen die Fähigkeiten von Deep Research gezeigt werden:Aufgabe 1: Website SEO -Analyse
(Eingabeaufforderung und Ausgabe als Videobeispiel im Originaltext. Die folgende Zusammenfassung ist bereitgestellt.)
Deep Research lieferte eine umfassende SEO -Analyse, die maßgeschneiderte Strategien für ein bestimmtes Blog bietet und Herausforderungen wie KI -Inhaltssättigung, Google -Abhängigkeit und Ranking -Probleme behandelt. Die Antwort war gut strukturiert, evidenzbasiert und bot umsetzbare Ratschläge.Aufgabe 2: Generatives KI -Gehaltsbericht
(Eingabeaufforderung und Ausgabe als Videobeispiel im Originaltext. Die folgende Zusammenfassung ist bereitgestellt.)
Der Bericht lieferte detaillierte Gehaltsvergleiche in verschiedenen Ländern, Erfahrungsniveaus, Fähigkeiten und Branchen, einschließlich Anpassungen und Visualisierungen der Lebenshaltungskosten.
Anwendungen des tiefen Forschungsmodus Die Vielseitigkeit der tiefen Forschung erstreckt sich über zahlreiche Felder:
Schlussfolgerung
Deep Research bedeutet einen großen Sprung nach vorne in der AI-betriebenen Forschung. Das Potenzial, komplexe Aufgaben zu optimieren und wertvolle Erkenntnisse in verschiedenen Bereichen zu liefern, ist erheblich. Es wird faszinierend sein zu beobachten, wie Benutzer dieses leistungsstarke Tool nutzen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOpenAI setzt tiefe Recherchen für alle Chatgpt Plus -Abonnenten aus. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!